基于多时相SAR对农作物种植区信息的提取研究

针对我国农作物种类种植区域难以精细化统计,区域性农作物产量难以精准估计的问题,提出了基于多时相SAR,利用雷达影像,根据不同植被的后相散射机制不同的原理,并利用监督分类的方法对农作物种植区域进行高效精准划分,以此来估算农作物种植面积。以黑龙江省东部区域的某一水稻种植区域为例,根据获取的该区域的ENVISAT-1雷达影像进行时序性分析,并根据水稻生长周期的反射机制进行监督分类,获取了该区域的水稻种植面积,并通过与此地的实地调查面积比对分析,验证了此估算方法的可靠性,为此区域的水稻估产及管理提供了精准依据。

楚雄州烤烟种植的生态区划方法研究

以楚雄州烤烟种植区为研究对象,利用SPSS(Statistical Program for Social Sciences)软件的主成分分析和动态逐步聚类方法,进行生态、气候类型的区划试验研究,区划结果在GIS平台上输出。该方法综合了气候、地理和土壤等多种生态因子,区划结果更客观定量,可被延伸引用。区划中排除了人为干扰因素,结果将楚雄州按生态类型划分为低海拔富热、富湿植烟区,中海拔温暖植烟区,高海拔温凉植烟区和中低海拔富热区4个烤烟可种植区和1个燥热非植烟区,区划结果与区内多年的种植实践相一致,对指导烟叶生产具有现实意义。

农区MODIS植被指数时间序列数据重建

MODIS植被指数时间序列数据能够连续反映植被的覆盖情况,是农作物遥感测量的重要数据源。但现有MOD13产品中存在由云、气溶胶,传感器角度等干扰因素导致的噪声指数。因此,必须对MOD13时间序列中的噪声指数进行恢复。根据农作物种植区物候与熟制信息,将待重建像元时间序列划分为符合作物生长周期的时段。对各时段内指数按非对称高斯模型重建,优化相邻时段之间重叠期内指数。多次迭代重建和优化过程后恢复时间序列中噪声指数。对覆盖北京市通州区以南和河北省保定市以北农区2005年MOD13数据进行重建,与两阶段S-G滤波重建结果对比。结果表明:噪声指数被准确判断并恢复。农区多熟制导致的低值指数被有效保留。重建时间序列可以正确反映植被的覆盖情况。